Найти тему
СКФУ

Умные решения для умных устройств: алгоритмы защиты от киберугроз

Ученые Северо-Кавказского федерального университета активно разрабатывают новые алгоритмы, направленные на повышение безопасности туманных вычислений. Этому направлению уделяется особое внимание, так как туманные вычисления становятся все более актуальными и используются в связке с классическими облачными системами.

Фото: Илья Хачатурян
Фото: Илья Хачатурян

Преимущество облачных технологий заключается в том, что для функционирования устройств не требуется создание отдельной сетевой инфраструктуры — все операции осуществляются через облачные ресурсы, предоставляемые провайдером. Туманные вычисления предполагают частичную обработку данных на локальных устройствах, что, однако, создает определенные вызовы в области безопасности и передачи информации. Ученые СКФУ работают над решением этих проблем.

По словам ученых, туманные вычисления позволяют оптимизировать IT-инфраструктуру, однако вопросы неопределенности становятся все более актуальными. Одной из основных угроз для современных интернет-технологий выступают DoS-атаки, осуществляемые с использованием умных бытовых приборов, что увеличивает риски сбоев и нарушения безопасности системы.

Как это организуется на практике? Например, мобильный телефон, подключающийся к незнакомой сети Wi-Fi, может подвергаться атакам вирусов, что приводит к потенциальной потере данных. Чтобы снизить эти риски, ученые СКФУ разрабатывают алгоритм, обеспечивающий безопасность передачи и хранения данных.

Фото: Илья Хачатурян
Фото: Илья Хачатурян

На текущий момент исследователи находятся на этапе создания прототипа, который будет адаптирован для использования в повседневных устройствах, таких как мобильные телефоны, ноутбуки и смарт-часы. В рамках проекта планируется разработка прототипа программно-аппаратного комплекса, а также эффективных и адаптивных методов и алгоритмов хранения, передачи и обработки данных в туманных вычислениях. Эти технологии направлены на обеспечение надежности и безопасности данных, а также всей системы в целом, с применением принципов остаточных классов и искусственных нейронных сетей.

Автор: пресс-служба СКФУ